賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

 

參展技術名稱:基於互動感知的自動化物件偵測學習

計畫(總)主持人及共同主持人:徐宏民

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

賀!本中心(AINTU) 「未來科技獎」入圍團隊!

賀!本中心(AINTU) 「未來科技獎」入圍團隊!

 

入圍名單:

  • 黃建華教授
  • 呂宗謙教授
  • 王偉仲教授
  • 方震中教授
  • 陳祝嵩教授
  • 賴飛羆教授
  • 林嘉文教授

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

【活動資訊】2021 Google AI Boot Camp (Google AI 創新研究營)已圓滿結束,感謝所有與會者!

【活動資訊】2021 Google AI Boot Camp (Google AI 創新研究營)已圓滿結束,感謝所有與會者!

 

👉2021/7/9 活動會後資訊

 

Google Speakers: Khiem Pham, would like to follow up one item that is to share the details of the “Open Images Extended” dataset with the participants, as below:

 

📌Browsing:

 

📌Summary:

 

📌Dataset:

 

【活動訊息】歡迎踴躍報名GoogIe AI 創新研究營

【活動訊息】歡迎踴躍報名GoogIe AI 創新研究營

 

👉2021/7/9 活動會後資訊

 

Google Speakers: Khiem Pham, would like to follow up one item that is to share the details of the “Open Images Extended” dataset with the participants 

 


誠摯邀請您參加 Google 與 臺大AI 中心 (AINTU) 共同舉辦的「2021 Google AI Boot Camp (Google AI 創新研究營)」。

Google 致力協助台灣培育AI 科技人才,於2018 年舉辦首屆「AI 創新研究營」,今年已是連續四次與科技部臺大人工智慧研究中心合作舉辦,誠摯邀請您線上與會。期待透過Google 專家以及台灣學者對最新AI 技術開發與研究案例分享,進行深度產學交流,進而產生互動與合作機會,一齊擴大台灣的 AI領域研究能量。

🔎活動資訊

  • 日期:2021/7/8 (Thur) – 2021/7/9 (Fri)
  • 時間:9:00 – 17:00
  • 地點:YouTube 直播(將於報名成功後後寄送直播連結)
  • 活動內容與報名連結:Google AI Boot Camp_EDM_final

💡活動適合對象

AI 領域研究專家、研究人員,並將以學界研究計畫主持人、共同主持人、指導教授優先參與,亦歡迎研究生報名參加。

📌報名截止日期:2021/7/4 (Sun)

【活動訊息轉發】Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)迎踴躍報名參加!

Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)

 

Symbolic-neural learning involves deep learning methods in combination with symbolic structures. A “deep learning method” is taken to be a learning process based on gradient descent on real-valued model parameters. A “symbolic structure” is a data structure involving symbols drawn from a large vocabulary; for example, sentences of natural language, parse trees over such sentences, databases (with entities viewed as symbols), and the symbolic expressions of mathematical logic or computer programs.

Symbolic-neural learning has an innovative feature that allows to model interactions between different modals: speech, vision, and language. Such multimodal information processing is crucial for realizing research outcomes in real-word.

For growing needs and attention to multimodal research, SNL workshop this year features researches on “Beyond modality: Researches across speech, vision, and language boundaries.”

Topics of interests include, but are not limited to, the following areas:

    • Speech, vision, and natural language interactions in robotics
    • Multimodal and grounded language processing
    • Multimodal QA and translation
    • Dialogue systems
    • Language as a mechanism to structure and reason about visual perception
    • Image caption generation and image generation from text
    • General knowledge question answering
    • Reading comprehension
    • Textual entailment

 

Deep learning systems across these areas share various architectural ideas. These include word and phrase embeddings, self-attention neural networks, recurrent neural networks (LSTMs and GRUs), and various memory mechanisms. Certain linguistic and semantic resources may also be relevant across these applications. For example, dictionaries, thesauri, WordNet, FrameNet, FreeBase, DBPedia, parsers, named entity recognizers, coreference systems, knowledge graphs and encyclopedias.

 

👉 www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/SNL2021/index.html

 

 

歡迎報名參與MLSS 2021 TAIPEI (Machine Learning Summer School)

MLSS 2021 TAIPEI (Machine Learning Summer School)

 

📢【活動訊息更新】Machine Learning Summer School (MLSS) 2021 Taipei 課程時間表上線(2021/7/9更新)

 

✨在2021/7/23前,只要您具有在學學生身份,歡迎報名參加General Program,可以免費參與所有的課程活動!

 

*詳細課程資訊及注意事項請參考活動官網*

■活動名稱:MLSS 2021 TAIPEI

課程時間:

2021/8/2 – 2021/8/6 (週一至週五上午時至下午30 

2021/8/9–2021/8/20 (週一至週五晚上時至10 30 

 

■活動說明:

MLSS(http://mlss.cc)為一國際機器學習暑期課程組織,始於2002 年,主要目的為推廣統計機器學習和推論的最新技術及方法。本組織每年皆有各國家申請辦理活動,邀請的講師為國際各相關領域的專家教授,提供的主題涵蓋基礎知識,到最新機器學習的實踐。

主辦單位希望藉此活動,鼓勵臺灣優秀AI 研究人才與國際社群交流,並形塑臺灣成為亞洲AI 領域區域人才中心。藉由MLSS 的多年累積之領域資源之連結,邀請各國知名領域專家授課指導,徵集世界各國優秀學生參與。

■歡迎追蹤官方Twitter掌握活動最新消息 https://twitter.com/2021Mlss

主要學員對象:

– Students: Early-mid stage Ph.D., Graduate

– Academics: Post-doctoral Researcher, Professor

– Professionals: Corporate Specialist, Executives

報名截止日期:

– General Program: 2021/6/30

– Standard Program: 2021/6/20

 

收費方式:

– General Program: Student: free / Non-student: NTD$1500

– Standard Program: Student: NTD$1200/ Non-student: NTD$3600

 

注意事項:

1. 本課程期間詳細議程及活動持續規劃中,請參看活動官網公告

2. 本課程為全英文授課,無中文翻譯,需備有中高級以上之英文聽力聽取全英文課程

3. program 之權益義務請仔細閱覽網頁,待收到審核通知才需要繳費

 

👉👉👉 MLSS 2021 TAIPEI 活動介紹-0518

 

 

 

 

主辦單位:臺灣大學人工智慧研究中心 (AINTU)、臺灣大學資訊工程學系、 臺灣大學電機工程學系、中華民國計算語言學學會 (ACLCLP)

指導單位:科技部

 

**本課程隨時會有更新,敬請上官網查詢最新訊息及資料,不另通知**

**主辦單位保留修改的權利**

 

 

【活動訊息轉發】「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

《科學人雜誌》與師範大學合作於2021年舉辦「2021科研發光」系列講座,今年將於北中南三地進行AI5G,以及精準醫療三個不同主題之演講座談,三場活動分別邀請了學界與產業界的重量級講師來與學子及社會大眾分享其科學研究與最新應用。

誠摯邀請 貴會會員共同參與、交流。

2. 個人線上報名:

■   台北場/AI智慧闖入未來新生活:https://sa.ylib.com/event/20210411/EDM.html

台中場/推動5G智慧新世代:https://sa.ylib.com/event/20210417/EDM.html

台南場/精準醫療新藍海:

https://sa.ylib.com/event/20210424/EDM.html

【活動訊息轉發】ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

 

 

Challenge Title:

Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries

Registration URL:

https://aidea-web.tw/icmr

Competition Start Date:

01/04/2021

Challenge Description:

Object detection in the computer vision area has been extensively studied and making tremendous progress in recent years using deep learning methods. However, due to the heavy computation required in most deep learning-based algorithms, it is hard to run these models on embedded systems, which have limited computing capabilities. In addition, the existing open datasets for object detection applied in ADAS applications usually include pedestrian, vehicles, cyclists, and motorcycle riders in western countries, which is not quite similar to the crowded Asian countries like Taiwan with lots of motorcycle riders speeding on city roads, such that the object detection models training by using the existing open datasets cannot be applied in detecting moving objects in Asian countries like Taiwan.

In this competition, we encourage the participants to design object detection models that can be applied in Taiwan’s traffic with lots of fast speeding motorcycles running on city roads along with vehicles and pedestrians. The developed models not only fit for embedded systems but also achieve high accuracy at the same time.

 

Regular Awards

According to the points of each team in the final evaluation, we select the highest three teams for regular awards.

  1. Champion: $USD 1,500
  2. 1st Runner-up: $USD 1,000
  3. 3rd-place $USD 750

Special Awards

  1. Best accuracy award – award for the highest mAP in the final competition: $USD 200;
  2. Best bicycle detection award – award for the highest AP of bicycle recognition in the final competition: $USD 200;
  3. Best scooter detection award – award for the highest AP of scooter recognition in the final competition: $USD 200;

All the award winners must agree to submit contest paper and attend the ACM ICMR2021 Grand Challenge PAIR Competition Special Session to present their work.

 

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【活動訊息】2021年科技部AI專案計畫跨域交流觀摩會

【活動資訊】2021年科技部AI專案計畫跨域交流觀摩會

🔸日期: 110年01月05日(二) 09:00-16:30
🔸地點: 交通大學光復校區(300新竹市東區大學路1001號)-電子資訊研究中心-1F國際會議廳
指導單位:科技部、國立交通大學
主辦單位:科技部補助人工智慧普適研究中心 (PAIR Labs)協辦單位: 科技部補助人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心 (AINTU)、科技部補助人工智慧製造系統研究中心 (AIMS)、科技部補助人工智慧生技醫療創新研究中心 (AIBMRC)

 

 

 

更多照片請參考:

https://www.facebook.com/media/set/?vanity=AI.ntucenter&set=a.746691999275842

2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

📌首獎:ASUS筆記型電腦ROG Strix G15 G512LU一台(市價44,900元)一台
中獎人:

  1. 陳O甄 09762**577

📌二獎:ASUS智慧手錶VivoWatch SP(市價10,900)五支
中獎人:

  1. 陳O燊 09201**895
  2. 洪O滿 09211**618
  3. 孫O娜 09117**827
  4. 鄧O文 09800**268
  5. 林O玲 09128**206

📌三獎:臺大醫院及臺灣大學紀念品(市價1,080元)25份
中獎人:

  1. 宋O德 09197**049
  2. 游O雯 09211**133
  3. 王O萱 09191**486
  4. 林O尚 09160**312
  5. 陳O豪 09108**705
  6. 黃O筱雯 09752**958
  7. 陳O銘 09203**423
  8. 張O靜 09890**582
  9. 廖O淇 09050**365
  10. 林O潔 09756**217
  11. 張O瑋 09833**773
  12. 黃O珊 09191**329
  13. 顏O恆 09207**133
  14. 謝O博 09192**848
  15. 林O任 09396**510
  16. 何O月 09386**790
  17. 施O仁 09087**751
  18. 陳O睿 09369**657
  19. 蘇O國 09633**812
  20. 韓O勳 09650**285
  21. 李O琦 09762**369
  22. 覃O喆 09563**347
  23. 林O淵 09220**045
  24. 李O增 09398**743
  25. 洪O婷 09729**140

恭喜以上中獎人!
本中心將後續以Email與簡訊或電話通知,敬請務必回覆並提供相關所需資料,以利獎品領取及相關稅務事宜。
另提醒,本活動進行當下,您已同意以下事項:

敬請於12/21 23:59前回覆,逾期將放棄得獎資格,不得異議。
若有任何問題,請聯繫
張先生: yoyuchang@ntu.edu.tw

抽獎注意事項:

  • 主辦單位將於展後(12月11日14時)於線上公開抽獎,當日於臺大AI中心官網(https://aintu.morcept.tw)公佈得獎者名單,後續並以電話或 e-mail方式聯繫得獎者。詳細時間與流程請隨時注意臺大AI中心官網公告。
  • 參與者需以可用身份證件證明之姓名抽獎,領獎需核對身份證件,並配合主辦單位規定之領獎方式。若填寫資料不正確,或無法聯繫到本人,以及無法在規定時限內回覆,則視為喪失領獎資格不得異議,獎項亦不另外補發。
  • 參與者提供內容資料後,即表示同意並授權主辦單位內部使用該資料進行分析與合作之用途。主辦單位將亦遵循個資法,不會將該資料提供與其他第三方使用。
  • 參與者於送出資料參加本活動之同時,即同意受本活動辦法及注意事項之規範,如有違反本活動辦法及注意事項者,主辦單位得取消其參加或兌換資格,並對於任何破壞本活動之行為保留法律追訴權。
  • 獎品以最後主辦單位實際提供為準,不得要求更換或兌換現金。
  • 依中華民國稅法規定,中獎價值在新台幣 NT$2,000(含)元以上者,贈與物品的價值將併入得獎者個人綜合所得稅申報,請中獎人配合繳交身分證明及填寫資料作為申報依據。
  • 獎品一經寄送後,如有遺失、損毀等情事發生,主辦單位不負補發之責。
  • 本活動獎品寄送範圍僅限台、澎、金、馬地區,恕不寄送國外地址。
  • 主辦單位保有最終解釋及隨時取消、終止、修改、暫停本活動之權利。